via France Travail · 11 septembre 2026 ·il y a 8 jours

Data Analyst Senior - Data Quality - Freelance (H/F)

Collective.work
Paris
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CONTEXTE Dans le cadre d'un projet de fiabilisation et de transformation de données, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé en Data Quality / Data Cleaning. La mission s'inscrit dans un contexte de fiabilisation et de préparation à la transformation d'un patrimoine de données historique important. Le consultant évoluera dans un environnement mêlant SQL, Power BI/Dataflows et Excel, en interaction étroite avec les équipes métier, IT et intégration. Le poste comporte une forte dimension d'analyse, de Data Quality et de formalisation : l'enjeu n'est pas uniquement de détecter les anomalies, mais surtout de définir et documenter précisément les règles permettant leur correction et leur industrialisation. MISSIONS

• Auditer la qualité des données historiques : identification des incohérences, doublons, valeurs manquantes, anomalies et données aberrantes.

• Analyser les différents flux et sources de données existants : bases SQL, dataflows Power BI et fichiers Excel.

• Identifier les points de rupture ou de dégradation de la qualité des données.

• Définir les règles de nettoyage, correction et transformation nécessaires.

• Rédiger des spécifications fonctionnelles et techniques détaillées, destinées à être traduites en scripts par une équipe d'intégration.

• Documenter les règles métier, cas particuliers et logiques de correction attendues.

• Préparer la structuration des données en vue de l'alignement futur de différents référentiels, tout en préservant l'intégrité de l'historique.

• Présenter les spécifications aux équipes techniques et assurer leur clarification pendant la phase d'implémentation.

• Collaborer étroitement avec les équipes métier et IT afin de valider les règles de gestion et les corrections proposées. 1. Minimum 5 ans d'expérience en tant que Data Analyst, avec une forte orientation Data Quality / Data Cleaning 2. Expérience significative dans l'audit et la fiabilisation de données historiques volumineuses 3. Très bonne maîtrise de SQL pour l'analyse et le contrôle des données 4. Bonne connaissance de Power BI, notamment des dataflows et de la modélisation de données 5. Bonne maîtrise d'Excel avancé ; connaissance des macros appréciée 6. Capacité à identifier et formaliser des règles de contrôle, de nettoyage et de transformation des données 7. Excellente capacité à rédiger des spécifications fonctionnelles/techniques claires et directement exploitables par des développeurs ou intégrateurs 8. Capacité à comprendre les règles métier et à échanger aussi bien avec des interlocuteurs fonctionnels que techniques 9. Rigueur, esprit d'analyse et capacité à travailler sur des données historiques complexes

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